SVM的算法数学推导过程

最新推荐文章于 2025-10-09 01:34:11 发布
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博客推荐了一位讲解支持向量机（SVM）清晰的博主“解密SVM”，为对SVM感兴趣的人提供了学习资源。
推荐一个讲SVM比较清楚的博主： 解密SVM
svm 算法详解与推导
weixin_45232469的博客
08-22 1812
前言 由于纸质笔记又臭又长（SVM这篇长达六张纸），可能字太难看完全没欲望于是把一些笔记整理到网上（有些公式太多可能直接上纸质照片），方便翻阅。 主要有这么个部分： 函数间距、几何间距、软间距定义与区别。 SVM推导、拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题 非线性决策边界和核函数 SMO算法详解 ...
SVM算法推导过程
weixin_44769733的博客
09-12 919
SVM算法 SVM:支持向量机 目的:解决感知机的问题 感知机问题: 1.泛化能力弱 2.只关注错误点,不考虑各类别的分布,就会出现过拟合 一:SVM介绍 1.svm思想 数据集中的点在分割之后离超平面越远越好 分割:理解为函数 f 超平面:理解为参数W , 决定函数的集合 分割和超平面理解为: f(W) 越远越好: 越远则预留的空间越大,可以容纳更多新的数据点,解决泛化能力 多个类别的时候要综合考虑类与类之间的距离 二.SVM模型 需要解决两个问题: 1.距离计算 max[marg(Wi,Xi)]
svm详细推导
04-01
svm的原理和推导，非常详细，其中smo算法也有具体推导
SVM推导
u013303361的专栏
05-09 302
先看 https://blog.youkuaiyun.com/TaiJi1985/article/details/75087742到二次规划了再看 https://blog.youkuaiyun.com/american199062/article/details/51322852 拉格朗日往后或者 https://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/47729827 也好...
【万字长文】从零掌握支持向量机（SVM）：详解与实战指南
最新发布
HRDMN的博客
10-09 1431
这篇文章介绍了支持向量机(SVM)的基本原理与应用实验。SVM是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面实现分类，具有处理高维数据和非线性问题的优势。文章详细解析了硬间隔SVM、软间隔SVM和核技巧的数学原理，并进行了可视化实验比较不同核函数在月亮形、圆形和云团形数据集上的表现。实验结果表明：线性核适合简单线性可分数据，多项式核能处理部分非线性数据，RBF核最通用且效果最好，Sigmoid核在特定场景下有用。文章建议初学者先理解核心概念，通过可视化理解SVM工作原理，并推荐在不确定数据分布时优先尝试RBF核函数
SVM 推导
fruit的博客
02-26 673
参考 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html http://blog.youkuaiyun.com/sinat_22594309/article/details/61615946 http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837 理解SVM...
svm推导
菜鸟进阶中。。。
05-13 500
自己推一遍才印象深刻，优快云对公式的支持很不好，所以在本地用latex写，并转换成了图片上传
SVM推导数学过程以及SMO算法数学推导
08-06
总结以上，SVM的数学推导和SMO算法的实现涉及线性代数、凸优化、以及数值计算等丰富的数学知识，是机器学习领域的重要算法之一。通过合理选择核函数和调节参数，SVM能够在许多不同的应用中表现出色。
SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
qq_41687938的博客
12-31 1479
由于格式问题，为方便阅读，请点击链接访问原文 点击此处访问原文 关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解，这两天自己在网上看了看资料，结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理，把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述，再加上前辈们也整理的很好，所以啰嗦了很长很长。但也算是很详细了。 一、SVM简介 1. 1 SVM的引入 支持向量机(Support Vector Ma
支持向量机（SVM）的详细推导过程及注解（一）
书读的太少，想的太多
09-30 1874
支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推导。
SVM推导过程
03-26
线性可分支持向量机 线性支持向量机 数据近似线性可分 非线性支持向量机 数据线性不可分
SVM 的推导
u014367541的博客
11-03 536
支持向量机，SVM，全称 Support Vector Machine，是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；核的引入使其成为实质上的非线性分类器。 给定一个训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}T=\left\{(x_{1},y_{1}), (x_{2}, y_{2}), ..., (x_{n},
SVM的详细推导
新博客：https://aping-dev.com/
10-18 664
SVM推导：
线性模型篇之SVM数学公式推导
Thinkgamer博客
04-21 3218
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 公众号：数据与算法联盟 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个经典两类分类算法，其找到的分割超平面具有更好的鲁棒性，因此广泛使用在很多任务上，并表...
机器学习-SVM算法推导
一米阳光的博客
06-08 765
SVM(公式)
逆风的方向 更适合飞翔
05-05 658
SVM公式推导
yuwenqi123456的博客
03-12 547
SVM公式推导 结合李航老师的《统计学习》方法进行的推导。 首先最简单的情况是线性可分，并且没有outlier，也就是严格线性可分。 组合最优化问题目标和满足条件时使用了拉格朗日优化。这种思想在推导l1正则化或者l2正则化时也使用了相同的方法。 不那么严格的线性可分情况下，有些点同类点在支持向量中间，有些是在别的类里面。因此加入了惩罚因子来最小化这些不准确的情况。这种情况下求得的最优解bias是...
最优化对偶问题的数学推导与SVM应用解析
综上所述，“最优化对偶问题解析”不仅涵盖了严谨的数学推导，还结合了可视化手段与真实机器学习案例，构建了一个从理论到实践的完整知识链条。其所附项目源码（尽管文件名加密）应包含Lagrange函数实现、KKT条件...
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